Offcanvas

AI / CIO / 디지털 트랜스포메이션 / 리더십|조직관리 / 머신러닝|딥러닝 / 제조

"머신러닝을 현업의 손 안에"··· 치의학 기업 스트라우만 그룹의 데이터 혁신 여정

2023.02.20 Thor Olavsrud  |  CIO
글로벌 치과용 임플란트, 치과 교정술, 디지털 치과의학 전문 기업이 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)을 통해 사업을 강화함으로써 수 페타바이트의 데이터를 자산으로 탈바꿈시키고 있다.

스트라우만 그룹(Straumann Group)의 데이터 및 기술 책임자 스리다 이옌가이 꿈꾸는 목표는 대담하다. 70년이나 된 이 기업의 데이터 및 IT 조직을 DaaS(Data as a Service) 조직으로 탈바꿈시키는 것이다. 현업 부문에게 머신러닝을 서비스로 제공하는 전략을 통해서다. 스위스 기반의 스트라우만 그룹은 글로벌 치과용 임플란트, 보철, 치과 교정술, 여타 디지털 치과의학 분야의 전문기업이다.

스트라우만 그룹 노스 아메리카에 속한 이옌가는 “나의 비전은 현업 부문들이 데이터를 관리하고 스스로 데이터를 운용할 수 있도록 열쇠를 제공하는 것이다. 데이터 및 기술팀이 중앙에서 그들을 지원하는 접근법과 정반대라고 할 수 있다”라고 말했다.

이 일은 간단하지 않다. 100개국 이상에서 사업을 영위하고 있는 스위스의 바젤에 위치한 이 기업은 수 페타바이트의 데이터를 보유하고 있다. 구조화된 고객 데이터를 비롯해, 치료 및 실험실 요청에 대한 데이터, 운영 데이터, 영상처리 데이터 등 광범위하게 증가하고 있는 비구조화 데이터가 있다. 예를 들어, 해당 기업의 치과 교정술 비즈니스는 이미지 처리를 대대적으로 활용하고 있으며, 이에 따라 비구조화 데이터가 월 약 20%~25%씩 증가하고 있다.

이미지 처리 기술 덕분에 스트라우만 그룹은 내부의 현업 부문들이 그들의 고객들에게 제공할 새로운 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리 데이터를 사용하면 환자에게 교정기 착용 이후 외모가 시간이 지남에 따라 어떻게 바뀔지 보여줄 수 있다.

이옌가는 “추가 서비스로 인해 환자로부터 추가적인 NPS(Net Promoter Score)를 얻을 수 있다”라며, 향후 AI가 스트라우만의 이미지 처리 및 실험실 치료 사업에서 중요한 역할을 할 것이라 강조했다. 

그는 “내부 고객을 대상으로 서비스로서의 머신러닝을 구현할 예정이다. 그들은 모델을 구축하여 운용하기만 하면 될 것이다”라고 말했다.

하지만 ML과 AI를 통해 다양한 사업을 강화하기 위해 이옌가의 팀은 우선 조직 내의 데이터 사일로를 무너뜨리고 해당 기업의 데이터 운영을 혁신해야 했다. 그는 “디지털화는 우리의 데이터 여정 중 첫걸음이었다”라고 말했다.

데이터 전환의 가치 설득하기
이옌가와 그의 팀은 ERP, CRM, 구형 데이터베이스 등의 데이터 소스를 구조화 데이터를 위한 데이터 웨어하우스 및 비구조화 데이터를 위한 데이터 레이크에 넣는 등 데이터 계층을 구축함으로써 최대 5년의 여정을 시작한 바 있다. 현재 이 여정은 18개월째를 맞이하고 있다.

개발자와 데이터 아키텍트(Data Architect)를 통해 주로 수행된 이 단계를 통해 데이터 거버넌스와 데이터 통합이 완료됐다. 이제, 해당 팀의 정보 아키텍트는 비즈니스 분석가와 함께 데이터 웨어하우스의 데이터를 재무 마트, 영업 마트, 공급망 마트, 시장 마트 등의 데이터 마트로 제공하는 의미론적 계층을 개발하고 있다. 다음 목표는 파트너 파인더빌리티 사이언스(Findability Sciences)의 도움을 받아 ML 및 AI 파이프라인을 예측 및 규범 분석을 지원할 수 있는 정보 다양성 계층 내부에 구축하는 것이다.

그는 2001년 여정을 시작할 때부터 이사회와 비즈니스 리더들이 주목하지 않을 수 없는 비전을 제시하고 했다고 전했다.

이를 위해 그는 기업의 데이터 전략과 관련해 방어 및 공격 은유를 활용했다. 방어적 측면에는 데이터 거버넌스와 데이터 품질 등 데이터 관리의 전통적인 요소가 포함된다. 공격적인 측면은? 단순한 인사이트와 비즈니스 최적화를 넘는 역할을 하는 AI와 고급 분석의 영역이다.

이옌가는 “공격적인 측면은 매출을 발생시키는 방법이며, 우리가 수집한 역사 데이터와 유입되는 트렌드를 전망하는 모든 인사이트를 의미한다. 우리가 공격적인 측면에서 얻은 데이터의 대부분은 비구조화 되어 있다. 비즈니스 리더들이 이해할 수 있어야 하며, 고객들에게 더욱 효율적으로 서비스를 제공할 수 있고 고객들이 더욱 탄탄하고 원활하게 서비스를 얻고 스트라우만의 서비스를 이용할 수 있도록 융합과 품질 개선을 돕는다”라고 말했다.

당연하겠지만, 스트라우만의 이사회가 이옌가의 혁신 계획에 투자한 이유는 이런 공격적인 측면이었다. 이옌가는 “고객 중심성과 디지털 혁신이 데이터 혁신과 함께 제시되었을 때, 그들에게 반향을 불러 일으켰다고 본다”라고 말했다.

미래를 위한 역량 개발
이옌가의 팀은 사용 사례 접근방식(use-case approach)을 도입함으로써 성공했다. 회사의 핵심 비즈니스가 취하는 접근법과 다르지 않다. 이옌가는 “우리는 환자에게 보여주는 치료 전 및 치료 후 이미지를 보여주는 것과 같은 같은 원칙을 적용했다”라고 말했다.

팀은 현업 리더들에게 데이터 혁신을 활용할 수 있는 방법을 보여주는 다수의 고객 중심 벡터를 선택하도록 요청했다. 목표 중 하나는 고객 이탈을 줄이는 것이었다. 팀은 이탈 경향을 기존 고객 유지 및 새로운 고객 획득 등 2가지 가치로 분할하면서 시작했다. 일반적인 고객평생가치를 사용하고 구매 패턴을 분석하여 마케팅 팀과 영업 팀에 전략을 유도하는 데 사용할 수 있는 인사이트를 제공했다.

이옌가는 내부적인 디지털 전환 설득에 대해 이 접근방식을 도입하면서 일이 더 쉬워졌다고 말했다. 그는 “해당 이니셔티브를 지원하기 위한 투자를 모든 사업부에서 승인하고 있다”라고 말했다.

팀이 ML 및 AI 역량을 구축하기 시작하면서 데이터 및 기술 팀 자체도 혁신하는 것이 중요한 상태다. 이옌가는 “전통적인 교육 관점의 스킬 세트는 ML 및 AI 부분에 적합하지 않다. 프로그래머와 코드 작성자가 아니라 통계학자와 수학자도 필요하다. 그래서 우리는 문화적으로 그리고 스킬 관점에서 자체적으로 혁신했다. 그 나름대로 시간이 소요되며, 내부적으로 적절한 스킬을 구축하기 위해서 학습 곡선이 존재한다”라고 말했다.

이옌가는 기업용 AI 전문 기업 파인더빌리티 사이언스의 도움을 받아 팀의 스킬 세트를 보완하고 있다. 해당 기업의 ‘Findability.ai’ 플랫폼은 ML, 컴퓨터 비전, NLP(Natural Language Processing)를 결합하여 고객들의 AI 여정을 돕는다.

그는 “나의 팀에는 전통적인 ETL 스킬이 많다. 현재 ML/AI 스킬 세트가 없다. 이 영역에서 파트너들이 도와주고 있다”라고 말했다.

궁극적으로 이런 변화는 데이터 및 기술 팀이 현업 부문들과 연결되는 방식을 혁신할 것이라고 이옌가가 말했다. 현재, 중앙 집중 ‘허브 & 스포크’ 모델로 운영되고 있다. 하지만 그는 그의 팀에서 통계학자와 수학자를 계속 고용할 수는 없다고 말했다. 대신에 그는 3~5년 안에 이들을 현업 부문 주변의 팀에 포함시켜 사업부들이 스스로 모델을 운용할 수 있도록 하고자 한다.

그는 “현재 우리는 버스를 시속 100마일로 운전하면서 타이어를 교체하고 있다. 우리 팀이 이러한 혁신을 해내고 있다는 점이 자랑스럽다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
CIO Korea 뉴스레터 및 IT 트랜드 보고서 무료 구독하기
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.